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QUICK REVIEW

[论文解读] On strong solutions of Itô's equations with a$\,\in W^{1}_{d}$ and b$\,\in L_{d}$

Н. В. Крылов|arXiv (Cornell University)|Jul 12, 2020
Advanced Mathematical Modeling in Engineering参考文献 23被引用 4
一句话总结

该论文在一致非退化条件下,证明了扩散系数属于索伯列夫空间 $W^{1}_{d,{ m loc}}$ 且漂移系数属于 $L_d$ 的多维伊tô随机微分方程强解的存在性与唯一性。解在初值上具有任意小于1的指数的霍尔德连续性,且通过一种新颖的分析准则证明了解在系数逼近下的收敛性,避免了使用Yamada-Watanabe或Zvonkin型变换。

ABSTRACT

We consider Itô uniformly nondegenerate equations with time independent coefficients, the diffusion coefficient in $W^{1}_{d,loc}$, and the drift in $L_{d}$. We prove the unique strong solvability for any starting point and prove that as a function of the starting point the solutions are Hölder continuous with any exponent $<1$. We also prove that if we are given a sequence of coefficients converging in an appropriate sense to the original ones, then the solutions of approximating equations converge to the solution of the original one.

研究动机与目标

  • 建立时间齐次伊tôSDE在 $\sigma \in W^{1}_{d,{\rm loc}}$ 且 $b \in L_d$ 条件下强解的存在性与唯一性。
  • 证明解在初值上具有任意指数 $<1$ 的霍尔德连续性。
  • 在适当的拓扑中证明系数逼近下解的收敛性。
  • 发展一种新的分析方法以证明强解的存在性,避免使用Yamada-Watanabe或噪声变换技术。

提出的方法

  • 首次在Krylov(2007)中引入的分析准则用于强解存在性,基于先验估计和过渡密度的正则性。
  • 通过解对初值的导数过程 $\xi_t(x,\eta)$ 对解的导数进行先验估计。
  • 应用科莫戈罗夫连续性定理的版本,推导解路径在初值上的霍尔德连续性。
  • 利用 $\sigma$ 的梯度的 $L_d$-范数和 $b$ 的 $L_d$-范数来控制矩和导数的增长。
  • 应用法图引理并借助光滑系数逼近,将光滑情形下的结果推广至一般的 $W^{1}_d \times L_d$ 设置。
  • 依赖于文献[11]中的矩估计以及伊藤过程的极大不等式的版本,以控制上确界范数中的收敛性。

实验结果

研究问题

  • RQ1在何种 $\sigma$ 和 $b$ 条件下,SDE (1.1) 具有唯一的强解?
  • RQ2当 $\sigma \in W^{1}_d$ 且 $b \in L_d$ 时,能否建立解关于初值的霍尔德连续性?
  • RQ3若系数序列在 $L_d$ 中收敛,是否意味着对应解在上确界范数中收敛?
  • RQ4能否在不依赖Yamada-Watanabe定理或Zvonkin型变换的情况下证明强可解性?

主要发现

  • 在一致非退化条件下,当 $\sigma \in W^{1}_{d,{\rm loc}}$ 且 $b \in L_d$ 时,SDE (1.1) 对任意初值 $x_0 \in \mathbb{R}^d$ 具有唯一的强解。
  • 解在初值上具有任意指数 $\alpha < 1$ 的霍尔德连续性。
  • 当 $\kappa > 2d$ 时,差值 $|x_t(x) - x_t(y)|$ 的 $\kappa$-阶矩被控制为 $N|x-y|^{\kappa - 2d}$,从而蕴含霍尔德连续性。
  • 若系数序列 $\sigma^{k}(n) \to \sigma^k$ 和 $b(n) \to b$ 在 $L_d$ 中收敛,则解 $x_t(n,x(n))$ 在 $L^1$-上确界范数中收敛到 $x_t$。
  • 当 $\rho$ 较大时,收敛速度呈指数形式,满足 $\mathbb{P}(|x_t(x)| \geq \rho) \leq Ne^{-\mu \rho^2}$。
  • 该方法避免了Yamada-Watanabe和Zvonkin型方法,转而依赖于一种新颖的分析准则和矩估计。

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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。